Forecasting of Drought-Related Extremes ¶

Der Klimawandel verschärft Dürren in der Schweiz und schafft damit vernetzte Risiken für Wälder, Wasserressourcen, die öffentliche Gesundheit und die Biodiversität. Vor MaLeFiX war die Dürrevorhersage fragmentiert: Umweltwirkungsmodelle arbeiteten isoliert, wertvolle kurz- bis mittelfristige Vorhersagen wurden nicht ausreichend genutzt, und Endnutzer hatten kaum Einfluss auf die Systemgestaltung. Ein einheitliches, nutzerorientiertes Frühwarnsystem war erforderlich, um komplexe Umweltdaten in handlungsrelevante Informationen für Entscheidungsträger umzuwandeln.

Projektbeschreibung

MaLeFiX schloss diese Lücke durch die Entwicklung eines integrierten Frühwarnsystems, das Modelle für Waldbrände, Gletscher, Wassertemperatur, aquatische Biodiversität, Borkenkäferbefall und Grundwasserstände verknüpft. Durch die Kombination fortschrittlicher Methoden des maschinellen Lernens mit langfristigen meteorologischen Daten liefert das System zuverlässige, probabilistische Vorhersagen. Entscheidend war die enge Zusammenarbeit mit den Stakeholdern von Beginn an, um sicherzustellen, dass die resultierende Plattform praxisnah, intuitiv und direkt relevant für das Management von Wasser, Wäldern und Naturgefahren ist.

Wichtigste Erkenntnisse

1. Genaue, zuverlässige und zeitnahe Informationen zu aktuellen und prognostizierten Dürrebedingungen und deren Auswirkungen ermöglichen frühzeitiges Handeln und proaktive Entscheidungen.
2. Modernste KI-Methoden und probabilistische Prognosen liefern präzisere Vorhersagen. Zusammen mit den Schätzungen ihrer Unsicherheit ermöglichen sie eine bessere Risikobewertung.
3. Der einfache Zugriff auf verständliche und handlungsrelevante Dürreinformationen dank eines nutzerzentrierten Designs stellt sicher, dass komplexe Daten in intuitive Werkzeuge für Behörden und Interessengruppen übersetzt werden.